电池管理系统(BMS, battery management system)对动力电池的电压、电流、温度、剩余电量和循环寿命等参数进行实时监测,通过监测结果对电池进行均衡控制,为整车控制系统实时上报电池参数信息和系统告警信息,在保证电池使用安全的前提下,可以有效提高电池使用效率,降低整车运行成本。电池剩余容量(SOC)估算是BMS中重要的一部分,作为整车控制策略判断的标准之一,但SOC的估算受很多因素综合影响(如充放电倍率、环境温度、循环寿命、自放电等),同时,由于汽车复杂的运行工况,所以很难保证SOC在实际应用中的估算精度。本文结合动力电池管理系统专项,深入剖析了BMS需要实现的各项功能,分析了BMS中电池剩余容量(SOC)估算难以达到较高精度的原因以及SOC估算的相关方法。在MatlabSimulink环境下,对开路电压法、安时积分法、Kalman滤波法估算SOC进行了仿真分析,基于仿真结果,提出了采用细化电池的工作状态,利用开路电压法和安时积分法相结合,并根据影响因子补偿误差的SOC估算方案。该方案一方面能有效解决开路电压法、安时积分法等单一方法估算SOC存在的弊端,另一方面,引入影响因子不断对电池总容量和可用容量进行校正,具有Kalman滤波法能有效弥补SOC估算中初始误差和累积误差的优点,但无需建立复杂的电池模型,避免了Kalman滤波法中对电池模型依耐性高的缺点,大大减少了系统的计算量,降低了系统对处理器数据处理速度的要求。本文对BMS软件系统进行整体设计和实现,完成了软件功能模块划分,并对驱动层、协议层以及应用层各模块进行了程序设计,在搭建的系统试验平台下,进行了电池特性测试,将测试的结果离线处理后存入SOC估算模块作为误差校正的影响因子。在模拟工况下验证了系统功能和SOC估算精度,结果表明,系统各个功能模块稳定可靠,SOC估算精度满足设计指标。